XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System着陆的
通过大规模飞行数据分析评估机场着陆效率
摘要 轨迹优化是航空运输和空中交通管理的一个主要研究课题，因为它对乘客、航空公司和整个环境都有深远的影响，从而对航空运输的感知价值和成本也有深远的影响。虽然人们很好地理解了优化飞行途中部分的挑战，但对最后一部分，即进近和着陆的关注相对较少。在这里，我们展示了如何使用开放的大规模飞机轨迹数据集来表征飞机降落在机场的效率，通过在 10,000 英尺以下飞行的时间和距离来测量。产生的图像高度异质，在低空停留的时间从苏黎世的平均 10 分钟到伦敦希思罗机场的 16 分钟不等。抵达同一机场的航班也会经历截然不同的时间，例如伦敦希思罗机场的到达时间从 12 分钟到 20 分钟不等，具体取决于交通量、一年中的时间和一天中的时间，以及与其他交通模式和机场的互动等因素。从更一般的角度来看，本文说明了如何利用大型数据集的可用性来提高我们对系统实际行为的理解，尤其是其与计划的偏差。
中期报告及财务报表
市场回顾 英国股市在此期间上涨，受通胀放缓迹象的推动，投资者对软着陆的乐观情绪有所增强。10 月初，市场情绪脆弱，因为市场正在努力应对地缘政治紧张局势、利率上升和持续的经济衰退担忧，但到 10 月下旬，市场叙事迅速开始转变。到 11 月底，市场已经消化了当前利率达到峰值的预期，预计 2024 年将降息。通胀压力的减缓使得英国央行 (BoE) 在连续 14 次加息后，在最近的会议上维持利率不变。这让投资者相信我们可能正在接近加息的高峰，而积极的数据意外增加了人们对软着陆叙事的信心，为股市提供了顺风。在英国央行行长安德鲁·贝利暗示英国经济正在发展到央行可能开始降息的地步后，这种情绪在 3 月份进一步增强。中国仍然是这一积极叙事的唯一例外，因为经济数据和企业报告继续表明经济活动持续疲软。
高盛商品策略基金
以彭博商品总回报指数 (BCOM) 为代表的大宗商品市场在 2024 年第一季度上涨了 2.2%。这一时期的特点是全球经济指标具有弹性，特点是持续的通货紧缩压力和强劲的制造业/工业活动，进一步支持了软着陆的前景。尽管美元走强（本季度上涨 3.2%），但大宗商品价格仍上涨。能源价格上涨 4.8%，石油价格领涨（+16.8%）。强劲的表现归因于地缘政治紧张局势、OPEC+ 卡特尔自愿减产的延长以及周期性需求的上升。相反，由于供应创纪录和冬季气温较温和，天然气价格下跌了 -28.7%。工业金属价格徘徊在几乎不变的水平，仅下跌 -0.7%，因为投资者权衡了供应削减与不确定的中国房地产前景。由于大田作物和油籽大获丰收，农业价格下跌 3.0%，而软商品价格上涨 9.6%。在此期间，咖啡、棉花和糖的价格均大幅上涨。由于中国和美国屠宰牲畜，牲畜价格上涨 11%。贵金属价格上涨 6.6%，原因是新兴市场央行继续关注这一问题，且普遍预期货币宽松。
驾驶舱运动系统 (FDMS) - CANDIS PDF 服务
简介 飞行甲板运动系统 (FDMS) 是一种主动操作员指导系统，用于在公海降落直升机时协助船上着陆安全官 (LSO)。使用现有系统和程序，直升机飞行员和 LSO 始终能够成功识别船舶横摇运动是否在安全着陆的“限制范围内”，但无法可靠地识别船舶垂直运动是否在限制范围内。FDMS 的主要功能是提供“静止期指示器”(QPI)，用于识别船舶运动是否在限制范围内以及是否不在限制范围内。 结果 本报告详细记录了 FDMS 操作概念和系统参数，以建立工程规范。讨论了重要的新概念，包括如何实时量化静止期，以及哪些系统功能可用于警告操作员有关当前船舶运动的操作限制。描述了系统组件位置，并总结了操作模式。讨论了所需船舶运动参数的获取和计算，并描述了定义合适运动标准的程序。意义 提倡发展 FDMS 的主要原因是提高操作安全性和效率，但它也将为 CF 舰船上现有的许多问题提供解决方案。FDMS 将消除目前对城市级船舶运动“操作范围”的人为限制
基于视觉的先进精密进近和着陆...
先进空中机动 (AAM) 飞机需要感知系统，以便在城市、郊区、农村和区域环境中实现精确进近和着陆系统 (PALS)。目前批准用于自动进近和着陆的最先进的方法将难以用于支持 AAM 操作概念。但是，来自其他应用和低 TRL 研究的技术和系统使用视觉、红外、雷达和 GPS 方法为 AAM 飞机进近和着陆提供基线感知和传感要求。本文重点介绍基于视觉的 PAL，以演示闭环基线控制器，同时遵守联邦航空管理局的要求和规定。共面算法确定姿势估计，并将其输入到扩展卡尔曼滤波器中。将 IMU 与视觉相结合，为 GPS 拒绝的环境创建传感器融合导航解决方案。状态估计会导致下滑道和定位器误差计算，这对于设计和推导 AAM PALS 的制导律和控制律至关重要。 IMU 和视觉导航解决方案为 AAM PALS 提供了有希望的模拟结果，更高保真度的模拟将包括计算机图形渲染和特征对应。
概念设计的开发和验证... - KOASAS
主要研究内容如下。开发了内部定型程序AMD-Sizing，以准确预测从起飞到着陆的任务剖面。为了验证定型过程的准确性，用AMD-Sizing程序分析了现有飞机庞巴迪Dash-8的任务剖面，并与AAA商用定型软件的结果进行了比较。比较结果表明，在整个任务剖面中，系统重量和性能的估计具有极好的一致性。与主要基于低保真表查找和由统计数据构成的经验模型的典型定型过程不同，AMD-Sizing的一大优势在于它可以集成更高保真度的子学科分析，包括CFD（计算流体动力学）或CSD（计算结构动力学），以提高概念设计的准确性和可靠性。目前，AMD-Sizing得到了进一步改进，用高保真CFD分析或精度较低的线性势流求解器取代了低保真气动分析。此外，通过集成数学设计优化算法，当前的尺寸程序也得到了增强，成为更全面的概念设计框架。可以通过引入与形状相关的设计参数来参数化表面几何形状，并通过参数关系自动修改。因此，可以通过正式的设计优化过程找到飞机或任务轮廓的最佳配置。要充分利用
飞往露娜的航班
重大事件仍然会发生，但也许托比的经验会大不相同。首先，在将火箭飞到Luna的同时，如果Deb不在那儿，Toby就不会加油，尤其是因为Shepard博士和Cameron的话使他非常不高兴。这甚至可能影响了他继续试图安全着陆的决心。他可能已经放弃了自己的挣扎，火箭可能崩溃了。正如文本的最后一行所说：“谁能说，但是她孤独的信仰使他在准备放弃的那个黑暗时刻继续前进？”他们安全地登上月球后，每个人都赞美和祝贺托比，他还知道他已经清除了早期的事故。然而，正是黛布的无语称赞对他来说最重要，因为她在他黑暗的时刻是一个真正的朋友。如果她没有去过那里，即使一切顺利，托比也可能会感到不快乐。2。 ii。对未来的紧张和绝望。b。 ii。急于驾驶他们，因为没有其他飞行员，这是紧迫的。c。我。托比不应该飞行火箭。d。我。 Deb说，她认为事故不是他的错。e。我。火箭中的喷气机被卡住了，火箭不会损失速度。f。我。每个人都赞扬并祝贺他是一名熟练而有能力的飞行员。3。使本文成为科幻故事的细节 - 这是不可能的
不确定性可视化对基于地图的决策的影响...
在高度移动的数字社会中，我们的大多数日常活动都需要及时的空间决策。许多此类决策都由不同模式下各种设备上的地图显示支持。然而，地图上可视化的空间信息总是受到多种不确定性的影响。如果时空决策者不了解潜在的不确定性，基于地图的决策可能会导致误导性或最坏的危及生命的后果。因此，应该将数据不确定性传达给决策者，特别是在时间资源有限且决策结果可能产生重大后果的情况下。因此，本研究调查了地图中可视化的数据不确定性如何影响空间决策的过程和结果，尤其是在危险情况下在时间压力下做出决策时。尽管先前的不确定性可视化研究中几乎没有考虑决策时间限制的经验证据，但我们假设不确定性可视化也会对时间紧迫和复杂决策环境下的决策产生影响。使用基于地图的直升机在山区地形中着陆的场景，我们发现时间压力和不确定性都不会影响参与者的决策准确性。然而，不确定性影响了参与者的决策策略，时间压力影响了参与者的反应时间。具体来说，当呈现两个同样正确的答案时
AI引导的火箭着陆：导航精确下降策略
摘要。自主火箭着陆是航空航天工程中的关键里程碑，这是实现安全且具有成本效益的太空任务的关键。本文介绍了一种开创性的方法，该方法采用了强化学习方法来提高火箭着陆程序的精确性和效率。基于逼真的Falcon 9模型，该研究集成了复杂的控制机制，包括推力矢量控制（TVC）和冷气推进器（CGT），以确保敏捷推进和平衡调整。观察数据，传递关键参数，例如火箭位置，方向和速度，指导强化学习算法做出实时决策以优化着陆轨迹。通过战略实施课程学习策略和近端政策优化（PPO）算法，火箭代理进行了迭代培训，稳步提高了其在指定垫上执行软着陆的能力。实验结果强调了所提出的方法的疗效，在实现精确和受控下降方面表现出非常熟练的能力。这项研究代表了自主着陆系统的进步，准备彻底改变太空探索任务，并在商业火箭企业中解锁新的边界。
机器学习视觉和非线性控制方法...
本文讨论了一种不使用 GPS 信号的垂直飞行器自主着陆的机器学习视觉和非线性控制方法。核心思想涉及自动化海军直升机着陆程序，其中飞行员利用船舶作为远程跟踪的视觉参考，但在最终进近和着陆阶段参考大多数海军舰艇上安装的标准化视觉提示，称为“地平线”。这个想法是使用与机器视觉集成的独特设计的非线性控制器实现的。视觉系统利用基于机器学习的物体检测进行远程船舶跟踪，并利用经典计算机视觉进行物体检测和估计飞机在最终进近和着陆阶段的相对位置和方向。非线性控制器基于视觉系统估计的信息运行，即使在存在不确定性的情况下也表现出强大的跟踪性能。开发的自主船舶着陆系统在配备机载摄像头的四旋翼垂直起降 (VTOL) 无人机 (UAV) 上实施，并在移动甲板上进行了演示，该甲板使用 Stewart 平台和相当于地平线的视觉提示模拟真实的船舶甲板运动。进行了广泛的模拟和飞行测试，以展示甲板运动时的垂直着陆安全性、跟踪能力和着陆准确性